2026云栖大会移师杭州国际博览中心，采用“博览中心主会场+云栖小镇分会场”的双中心模式。为期三天的大会密集铺展三大主论坛、140余场技术与行业分论坛，五万平米的四大主题展馆集中展出了算力、芯片、大模型、企业Agent、行业数字化解决方案等，上千家生态伙伴同台亮相。平头哥真武V900芯片、灵骏超节点集群、AgentCore智能体平台、新一代CPFS高性能存储、千问大模型迭代，一系列重磅技术与产品集中发布，扑面而来的AI气息给人一种直观感受：阿里云已经彻底转型，从一家云计算厂商变成一家AI公司。

穿过热闹的新品发布，沉下心来梳理阿里云的战略脉络，我们会看到一条贯穿十余年从未中断的主线：阿里还是那个阿里，云也还是那个云。为什么这么说？AI浪潮席卷各行各业，技术范式、客户需求、市场环境都发生了颠覆性变化，但阿里云的底层逻辑、技术底座与价值追求始终没有改变。所有AI新品、全栈AI能力，都不是抛弃原有云体系另起炉灶，而是在飞天云平台之上持续演进，用新的技术产品，响应客户新的数字化、智能化需求。万变之中，守住不变的本质，正是本届云栖大会留给产业最重要的启示。

阿里云成立的初心，就是想让计算能力像水和电一样，成为社会可按需取用的公共基础设施。阿里云的出现，把昂贵复杂的IT基础设施变成可按需订阅的公共服务，客户按需取用、按量付费，把重心放在自身业务创新上，而不是底层硬件运维。

从云主机、分布式数据库、大数据平台，到容器、混合云，再到今天AI时代的GPU算力、MaaS模型服务、企业级Agent平台，变化的只是云上承载的工作负载，而不变的是“公共计算基础设施”这一核心定位。前些年企业上云，核心诉求是弹性算力、稳定存储、降低自建IT成本；今天企业上云，核心诉求变成大模型训练推理、智能体长任务调度、AI业务的安全治理。需求场景快速迭代，但阿里云的服务逻辑一脉相承：客户遇到什么IT难题，就在飞天底座之上，开发对应的产品与服务，把复杂昂贵的算力、智能能力封装成可以随取随用的云上服务。

全栈筑基 云承智能

在本届云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭提出机器智能时代的三大基石：AI模型、AI芯片、AI云。他指出，芯片负责生产Token，云负责把Token送到每一个需要它的地方。模型需要持续训练和推理，Agent需要长时间执行任务，AI开发的软件也会越来越多。它们都会成为云上的“居民”，持续调用算力。这句话恰好点破了阿里云对于AI与云之间关系的理解：AI不是云的替代品，而是云上新一类核心负载。就像早年大数据、容器应用陆续上云一样，大模型、Agent 智能体是新一代运行在云平台之上的业务形态。

很多时候，人们容易陷入一个误区：AI时代，云的价值会被弱化，模型才是核心。但阿里云给出的判断恰恰相反。大模型、企业Agent想要从Demo走向规模化落地，离不开算力调度、高速存储、网络互联、多租户隔离、权限管控、数据安全、弹性扩缩容这一整套复杂的基础设施。而这正是云平台的能力边界。本届大会提出的Agentic Cloud，也就是智能体原生云，并不是要颠覆飞天，而是飞天云底座面向Agent、长任务、大模型场景实现深度重构与持续演进。阿里云CTO李飞飞在大会上系统阐述了Agentic Cloud的架构，围绕模型、执行框架、上下文三大场景，推出AgentCore、Agent Sandbox、全域认知引擎Context Engine，并且定义了企业级Agent的四大支柱——全域认知、自主进化、可信协作、实时决策。这些面向智能体的平台能力，全部构建在飞天、CIPU、盘古存储这套成熟的云体系之上，与传统云主机、数据库共享同一套多租户、安全、运维体系。

从底层芯片到上层应用，阿里云选择全栈自研的路线，同样延续了多年坚守望的战略选择。平头哥发布新一代训推一体AI芯片真武V900，性能达到前代三倍，可支撑50万卡规模的灵骏超节点集群；新一代CPFS高性能存储，针对大模型海量数据读写、KV缓存场景优化，将AI存储成本降低69%；同时阿里云还公布了全球基础设施扩张计划，未来12个月在土耳其、芬兰、荷兰新增云地域，扩建马来西亚、德国、阿联酋、法国，以及中国香港的数据中心，目标是2032年全球数据中心总规模超过20GW。

这一系列动作的本质和早年自研飞天、CIPU、盘古存储的底层思考完全一致。当底层硬件、软件存在瓶颈，无法满足客户业务需求时，阿里云会选择自研补齐全栈短板，打通软硬件协同，为客户提供性能更强、成本更优、自主可控的一体化云服务。自研不是为了封闭生态，千问大模型持续开源，魔搭社区持续向开发者开放，第三方模型厂商同样可以在灵骏集群上运行商业服务。自研的最终目标，依旧是为了更好地服务客户，保障云服务稳定、高性能、可规模化交付。

以变应变 行稳致远

本届云栖大会的主题是“智以致用”。这四个字进一步印证了阿里云始终坚持的价值取向：技术创新的目标是落地、创造真实业务价值，而不是单纯的技术炫技。最近两年，行业内很多厂商热衷于比拼模型参数、跑分指标，追逐短期的技术噱头。而阿里云的重心则从模型能力比拼，转向企业AI规模化落地的工程化难题：如何保障Agent在企业业务系统中可信运行、权限可控、上下文稳定、长任务不中断，以及如何打通企业存量业务系统，让智能体真正进入生产流程，而不是仅仅停留在Demo好看。

这种务实正是阿里云多年服务政企、千行百业客户沉淀下来的底色。十年前，国内企业上云面临重重顾虑，稳定性、数据安全、业务迁移成本是核心痛点。阿里云持续打磨数据库、存储、容灾、安全产品，解决企业数字化落地的真实障碍。今天，企业客户的痛点转变为AI落地难、算力成本高、智能体不可控、数据治理复杂。阿里云就围绕这些痛点，打造Agentic Cloud整套体系。技术形态在迭代，但技术服务客户真实业务价值这一准则却从未改变。

大会举办地的变迁，也是“阿里还是那个阿里，云还是那个云”的一个清晰注脚。云栖大会最初诞生于云栖小镇，从小规模开发者聚会起步，如今规模持续扩大，主会场搬迁至杭州国际博览中心。场地、规模、观众结构都发生巨大变化，但大会的内核始终不变，即搭建一个平台，将前沿计算技术带到产业客户面前，探讨计算如何赋能产业，展示云上技术落地的真实路径。外在载体不断更迭，内核使命一脉相承。

当然，承认不变，不等于否定变化。阿里云正在经历深刻的产品范式升级。过去云计算解决的是“人调用云上工具完成业务”；而在Agentic Cloud时代，智能体作为云上的“新居民”，可以自主规划任务、调用工具、持续迭代，自主完成复杂长周期业务。负载从传统业务应用、大数据，升级为大模型训练推理、智能体自主任务；产品矩阵新增AI芯片、MaaS、Agent平台、上下文引擎等AI原生组件；客户需求从数字化转型，升级到智能化生产力重构。这些变化是真实、深刻和不可忽视的。阿里云不是原地踏步，而是在原有云平台根基之上，与时俱进，持续迭代产品，适配新一代智能化业务。

“云还是那个云，阿里还是那个阿里”。不变的是初心、底座、价值准则；变化的是产品形态、技术能力、交付内容，以便更好地响应时代变迁带来的新需求。实际上，阿里云并没有抛弃云计算，转身变成一家纯粹的大模型公司；而是把AI作为云的下一代重要形态，把智能变成云平台上可以普惠供给的新一类资源。就像电网的底座没有变，只是不断接入新的用电设备。机器智能时代，飞天云底座不变，只是云上新增了大模型、Agent这类新的算力消费者。

以云为基 向智能演进

回顾IT产业数十年的发展，新的浪潮一轮接一轮。从大型机、小型机，到互联网、移动互联网、云计算，再到如今的机器智能时代，很多企业在技术浪潮之中摇摆，不断切换赛道，不断重构战略。而阿里云选择了一条长期主义路径：锚定“普惠公共计算基础设施”这一基本定位，依托统一云底座持续演进，客户需求走到哪里，产品创新就延伸到哪里。

很多人讨论AI颠覆一切，认为旧时代的云已经过时。但透过2026云栖大会，我们可以看到一个不同的答案：AI是云计算的延续与升级。云的本质是规模化供给计算能力，过去供给的是CPU算力、存储与网络，如今再叠加上GPU算力、模型能力、智能体运行环境。交付的资源形态虽然变了，但“让计算能力普惠产业，解决客户真实IT难题”的初心却始终如一。

技术浪潮永远奔涌向前，新的概念、新的产品、新的范式会层出不穷。在喧嚣的技术浪潮之中，最难得的是守住不变的根基。云还是那个云，阿里还是那个阿里。在机器智能时代，阿里云依旧站在云计算的根基之上，持续打磨全栈技术，将机器智能变成普惠、可控、可落地的云上公共服务，伴随和支撑千行百业，完成从数字化到智能化的长期演进。